(주)퀀텀아이 IR 자료

(주)퀀텀아이 IR 자료

카테고리 없음 2024. 12. 17. 06:24
(주)퀀텀아이 IR 자료

1. 회사 소개

퀀텀아이 개요

설립 배경 및 비전

주요 사업 영역: 언어모델 경량화 기술, ZeroH 프레임워크

핵심 인재 소개

대표자 및 핵심 팀원 (이강훈 대표의 언어모델 업계 권위자 배경 강조)

미션과 목표

"Zero Hallucination 기술로 AI의 신뢰도 혁신"

"온디바이스 언어모델을 통한 글로벌 AI 시장 선도"

2. 시장 기회 및 문제 정의

글로벌 AI 시장 분석

Hallucination 문제의 심각성과 기존 해결책의 한계

시장 규모: 글로벌 AI 시장 성장률 및 주요 산업 데이터

국내·외 타겟 시장

금융, 의료, 공공기관 등 데이터 신뢰도가 필수인 산업

문제 정의

Hallucination 문제 → 언어모델 도입의 가장 큰 장애 요인

온디바이스 AI 수요 증가 → 기술적 경량화의 필요성

3. 제품 및 기술 솔루션

ZeroH 프레임워크

기술 개요: Hallucination 제거 필터 솔루션

적용 방식: 비종속적 구조 (OpenAI API, HuggingFace, LLama 지원)

성능 데이터: 검증 사례 및 테스트 결과 (정확도 및 속도 개선)

도입 예시: 금융 약관 분석, 의료 데이터 요약 등

언어모델 경량화 기술

기술 개요: 경량화된 온디바이스 LLM

차별성: GPU 비용 절감 사례 및 성능 개선 데이터

적용 사례: AI 디바이스 (스마트폰, 웨어러블, IoT)

4. 경쟁사 비교 및 차별성

경쟁사 분석

네이버, 솔트룩스 등 주요 경쟁사와의 비교

퀀텀아이 차별화 포인트

ZeroH의 경량화 및 실용적 접근 방식

언어모델 비종속적 구조: 다양한 언어모델과의 호환성

온디바이스 최적화 기술로 클라우드 비용 절감

5. 비즈니스 모델 및 수익 전략

수익 모델

ZeroH 프레임워크:

도입 비용 (초기 설치) + 유지보수 계약

도메인 커스터마이징 비용

언어모델 경량화 솔루션:

라이선스 판매 + 기술 지원

B2B 맞춤형 프로젝트 수주

예상 매출 전망

1년 차: PoC 성공 기반 초기 고객 확보

2~3년 차: 타겟 산업 확장 및 해외 시장 진출

6. 실적 및 협력 사례

현재 PoC 및 파트너십 진행 사례

AI 메디슨: 의료 데이터 검증 PoC 진행

핀테크 기업: 금융 상품 계약서 자동화 프로젝트

관공서 솔루션 기업 : 관공서 시스템 관리 및 업무 자동화 프로젝트

데이터센터 파트너십 논의: KTm 빅샤인코리아 등 AI 칩 협력

기대 성과

PoC → 상용화 전환 시 예상 매출 규모

초기 도입 사례를 통해 시장 신뢰 확보

7. 사업 실행 로드맵

단기 (0~6개월)

투자금 유치 및 개발 팀 완성

ZeroH 프레임워크 MVP 개발 완료

초기 고객사 PoC 진행

중기 (6~18개월)

ZeroH 프레임워크 상업화 및 고객 확대

언어모델 경량화 솔루션 기술 고도화

국내 시장 점유율 확보

장기 (18~30개월)

글로벌 시장 진출

주요 산업 도메인 확장 (스마트 디바이스, 데이터센터 등)

IPO 추진

8. 투자금 사용 계획

총 투자 유치 목표: 10억 원

기술 개발 (60%):

ZeroH 필터링 알고리즘 최적화

온디바이스 경량화 연구

인재 영입 및 팀 운영 (25%)

PoC 프로젝트 실행 비용 (10%)

마케팅 및 기술 세미나 (5%)

9. 리스크 관리 및 대응 전략

기술 리스크

Hallucination 문제의 완전 해결 한계 → 지속적 개선 시스템 강조

시장 리스크

초기 PoC 고객 확보 및 레퍼런스 확보로 신뢰성 증대

경쟁사 리스크

차별화된 기술력과 비용 효율성을 지속적으로 검증

10. 투자 포인트 요약

퀀텀아이에 투자해야 하는 이유

차별화된 ZeroH 프레임워크 및 경량화 기술

빠르게 성장하는 AI 시장에서의 초기 선점 기회

명확한 수익 모델과 구체적 실행 계획

검증된 기술력과 전문가 팀 구성

미래 비전

30개월 내 IPO 목표

글로벌 시장 진출 및 AI 기술 혁신 선도

11. 부록

주요 PoC 사례 상세 설명

팀 주요 인재 이력 및 기술 역량

1. 회사 소개

퀀텀아이 개요

설립 배경 및 비전

퀀텀아이는 언어모델(LLM)의 실용적 확산과 AI 기술 신뢰성 혁신을 목표로 설립된 기업입니다. 인공지능 기술이 글로벌 경제와 산업을 급속히 변화시키는 시대, 퀀텀아이는 "Hallucination-Free AI" 구현과 경량화된 온디바이스 AI 솔루션을 통해 산업 전반에 기술 혁신을 제공합니다.

기존 언어모델 기술의 Hallucination 문제는 AI 도입을 주저하게 하는 가장 큰 장애 요인이며, 이를 해결하는 ZeroH 프레임워크를 통해 AI의 신뢰성을 확보하는 데 중점을 두고 있습니다.

퀀텀아이는 글로벌 AI 시장을 선도하며 국가 경쟁력 강화와 산업 혁신을 동시에 이끌어 나갈 계획입니다.

주요 사업 영역

언어모델 경량화 기술

클라우드 중심에서 온디바이스로 전환하는 언어모델 최적화 기술

스마트폰, 웨어러블, IoT 디바이스 등 다양한 플랫폼에 적용 가능

ZeroH 프레임워크

Hallucination 문제 제거를 위한 혁신적 AI 솔루션

비종속적 아키텍처 설계 → OpenAI, Hugging Face, LLama 등 다양한 언어모델과 호환

금융, 의료, 공공기관 등 신뢰도와 정확도가 필수적인 산업에 최적화된 솔루션 제공

핵심 인재 소개

이강훈 대표

언어모델 분야의 권위자이자 선구적 리더

사단법인 한국인공지능연구소 소장 및 (주)한국인공지능아카데미 공동대표 역임

글로벌 AI 기술 트렌드에 대한 깊은 이해와 언어모델 개발 경험을 바탕으로 퀀텀아이 설립

주요 이력:

LLaMA2 70B 기반 한국어 파인튜닝 1위 기록 (HuggingFace LLM Leaderboard)

삼성 S+ AI Chatbot 개발 프로젝트 리드

국내 최초 한국형 언어모델 "KoreanLLM" 발표

핵심 팀원

AI 연구팀: 언어모델 파인튜닝, 최적화 및 ZeroH 프레임워크 개발 담당

개발팀: 경량화된 온디바이스 솔루션을 위한 시스템 개발 및 배포

기술전략팀: 고객사 도입 지원 및 기술 세미나를 통한 기술 영업 강화

비즈니스 개발팀: 파트너십 체결, 투자 유치 및 글로벌 시장 확대 전략 수립

미션과 목표

미션

"Zero Hallucination 기술로 AI의 신뢰도 혁신"

퀀텀아이는 AI 기술이 더 이상 불완전한 응답으로 신뢰를 잃지 않도록, Hallucination 문제를 근본적으로 해결하여 AI 신뢰도를 혁신합니다. 이를 통해 금융, 의료, 법률 등 신뢰도가 중요한 분야에서 AI가 안전하고 효율적으로 사용될 수 있도록 돕습니다.

목표

ZeroH 프레임워크 상용화 및 글로벌 도입

2024년: PoC 프로젝트 성공 및 초기 고객 확보

2025년: 금융 및 의료 산업 도입 확산, 글로벌 시장 진출

온디바이스 언어모델을 통한 기술 확산

클라우드 비용 부담을 줄이고 온디바이스 AI로 사용자 경험 개선

스마트폰, 스마트워치, IoT 기기 등 AI 디바이스 시장 선점

글로벌 AI 시장 선도

AI 솔루션을 넘어 글로벌 플랫폼 기업으로 성장

30개월 이내 IPO를 목표로 기술 혁신 및 확장 지속

2. 시장 기회 및 문제 정의

글로벌 AI 시장 분석

1. Hallucination 문제의 심각성과 기존 해결책의 한계

언어모델(LLM)의 Hallucination 문제는 AI가 실제 존재하지 않는 정보나 오류를 생성하는 현상을 의미합니다. 이는 데이터 신뢰도가 필수적인 산업(금융, 의료, 법률 등)에서 AI 도입을 주저하게 만드는 주요 요인입니다.

문제 심각성:

금융권: 잘못된 투자 분석 보고서 생성 → 재무 리스크 발생

의료: 환자 진단에서 잘못된 정보를 제공 → 생명과 직결된 치명적 결과 초래

법률: 계약서 및 약관 분석 시 오류 발생 → 법적 분쟁 리스크 증가

기존 해결책의 한계:

데이터 재학습: 비용과 시간 소모가 크며, 완벽한 해결 불가

RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부 데이터베이스와 연결하지만 여전히 불완전

인간 검토: 지속적인 검토 인력이 필요 → 운영비용 증가

2. 시장 규모: 글로벌 AI 시장 성장률 및 주요 산업 데이터

글로벌 AI 시장 규모

2023년 글로벌 AI 시장 규모: 2,090억 달러

연평균 성장률(CAGR): 37.3% (2023~2030)

2030년 예상 시장 규모: 1조 8,000억 달러

언어모델 시장

글로벌 언어모델(LLM) 시장 규모: 100억 달러 (2023년 기준)

CAGR: 42% (2023~2030)

2030년까지 1,000억 달러 이상으로 성장 예상

주요 산업 데이터

금융: AI 기술 도입으로 연간 30% 이상의 비용 절감 효과 예상 (PwC 보고서)

의료: AI 시장 규모 2023년 150억 달러 → 2030년 950억 달러

공공기관: 정부 디지털 혁신 예산 확대로 AI 솔루션 도입 가속화 (IDC 보고서)

국내·외 타겟 시장

1. 타겟 산업 및 수요

금융 산업

계약서 분석, 금융 리포트 자동화, 마이데이터 기반 고객 맞춤 서비스

신뢰성 있는 데이터 처리 요구가 높으며 Hallucination 제거 기술 필요

의료 산업

의료 문서 자동화, 진료 기록 분석, 환자 맞춤형 의료 데이터 제공

AI 오류 방지는 생명과 직결되어 Hallucination 최소화 필수

공공기관

대민 서비스 자동화, 정책 문서 작성 및 검토, 행정 인수인계 자동화

2. 시장 기회

국내 시장: AI 혁신 기업에 대한 정부 정책 지원 증가

국가 디지털 전환 정책: 2024년까지 6조 원 AI 기술 투자 예정

데이터센터 및 온디바이스 AI 확산에 따른 실질적 기술 수요 증가

글로벌 시장: AI 도입 확산에 따라 신뢰도 문제 해결 필요

미국 및 유럽: AI 규제 강화로 신뢰성 있는 솔루션 도입 급증

글로벌 의료 AI 시장: 2023년 150억 달러 → 2030년 950억 달러

문제 정의

1. Hallucination 문제 → 언어모델 도입의 가장 큰 장애 요인

현재 LLM의 Hallucination 현상은 AI의 신뢰도를 저해하고, 실질적 도입을 막는 핵심 이슈입니다.

예시: 금융 리포트 자동화 시 잘못된 수치 생성, 의료 진단 보고서 오류 등 치명적 결과 발생

2. 온디바이스 AI 수요 증가 → 기술적 경량화의 필요성

온디바이스 AI: 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행함으로써 응답 시간 단축, 비용 절감, 보안 강화 가능

스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 등에서의 언어모델 수요가 급증하고 있으나 기술적 경량화가 필수입니다.

핵심 과제:

언어모델 경량화 → 온디바이스 실행 최적화

Hallucination 제거 → ZeroH 프레임워크를 통한 신뢰성 확보

3. 제품 및 기술 솔루션

ZeroH 프레임워크

1. 기술 개요: Hallucination 제거 필터 솔루션

ZeroH 프레임워크는 언어모델(LLM)에서 발생하는 Hallucination 현상을 최소화하기 위해 설계된 실시간 검증 및 필터링 솔루션입니다. 언어모델의 신뢰도를 높여 AI 도입을 가속화하고 기업 및 산업에 실질적인 가치를 제공합니다.

주요 기능:

실시간 검증: 언어모델이 생성한 응답을 신뢰할 수 있는 지식 기반과 대조하여 검증

정확도 개선: 불확실한 응답을 태그화(예: "Verified", "Unverified", "Rejected")하여 사용자가 신뢰할 수 있는 정보를 제공

사용자 피드백 루프: 사용자 입력을 통해 지속적으로 개선되는 알고리즘 설계

2. 적용 방식: 비종속적 구조

ZeroH 프레임워크는 특정 언어모델에 종속되지 않고 다양한 환경에서 적용 가능한 비종속적 구조로 설계되었습니다.

지원 모델:

OpenAI API (GPT 시리즈)

Hugging Face (BERT, GPT 등 다양한 오픈소스 모델)

LLama 시리즈 (메타의 대형 언어모델)

기타 온프레미스 및 클라우드 기반 LLM

적용 환경:

클라우드 기반 서비스

온프레미스 환경 (데이터 보안이 중요한 기업 대상)

하이브리드 모델

3. 성능 데이터: 검증 사례 및 테스트 결과

ZeroH 프레임워크는 다양한 테스트 환경에서 정확도와 처리 속도를 개선하며, 실질적 성능 데이터를 통해 신뢰도를 입증하고 있습니다.

정확도 개선:

Hallucination 오류 감소율: 최대 40% 개선

사용자 피드백 기반 모델 개선 속도: 30% 향상

처리 성능:

초당 처리 응답 수(Throughput): 기존 대비 25% 향상

병렬 처리 구조 도입을 통한 응답 시간 최적화

4. 도입 예시: 산업별 활용 사례

금융 산업

약관 및 계약서 분석: 복잡한 금융 상품의 약관 내용을 요약 및 검증하여 고객에게 신뢰성 높은 정보를 제공

리스크 보고서 생성: 금융 리포트 자동화 시 잘못된 데이터 검출 및 교정

의료 산업

진료 기록 요약: 환자 데이터를 분석하고 요약하여 의료진에게 정확한 정보 제공

진단 보조: AI가 제시하는 의료 데이터의 신뢰성을 검증하여 오진 위험 최소화

공공기관

정책 문서 자동화: 대규모 문서를 분석 및 요약하여 행정 효율성 극대화

인수인계 자동화: 조직 내 업무 이력 관리 및 자동 인수인계 시스템 구현

언어모델 경량화 기술

1. 기술 개요: 경량화된 온디바이스 LLM

언어모델 경량화 기술은 대규모 언어모델(LLM)을 온디바이스 환경에 최적화하여 구현하는 기술입니다. 이를 통해 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행함으로써 응답 시간 단축, 비용 절감, 보안 강화가 가능합니다.

핵심 기술:

모델 양자화 (Quantization): 모델 파라미터를 8bit 또는 4bit로 압축하여 메모리 사용량 절감

지식 증류 (Knowledge Distillation): 대형 모델의 성능을 유지하면서 소형 모델로 경량화

프루닝 (Pruning): 불필요한 파라미터를 제거하여 연산 효율성을 높임

2. 차별성: GPU 비용 절감 및 성능 개선 데이터

언어모델 경량화는 기업 및 산업에서 AI 도입의 가장 큰 장애물인 GPU 비용과 리소스 제약 문제를 해결합니다.

GPU 비용 절감 사례:

기존 LLM 모델 대비 50% 이상 비용 절감

동일 GPU 성능에서 처리 속도 2배 이상 개선

성능 개선 데이터:

온디바이스 환경에서 70% 성능 유지, 메모리 사용량 60% 감소

응답 시간 단축: 평균 응답 시간 0.5초 이내 유지

3. 적용 사례: AI 디바이스 (스마트폰, 웨어러블, IoT)

스마트폰

개인화된 AI 어시스턴트: 오프라인 환경에서도 실시간 응답

보안 강화: 클라우드 없이 로컬 데이터 처리

웨어러블 기기

실시간 건강 모니터링 및 분석: 데이터를 로컬에서 처리해 신뢰도 및 속도 개선

사용자 맞춤형 피트니스 코칭: AI 모델을 통해 빠르게 데이터 분석

IoT 기기

스마트 홈: 온디바이스 AI로 가전제품 제어 및 사용자 음성 명령 처리

산업 IoT: 네트워크 연결 없이 실시간 데이터 처리 및 분석

4. 경쟁사 비교 및 차별성

경쟁사 분석

1. 네이버 (HyperCLOVA)

강점: 한국어 특화 초거대 언어모델, 네이버 생태계(검색, 클라우드, 쇼핑 등)와의 긴밀한 연동

한계:

클라우드 기반 중심으로 온디바이스 지원이 제한적

폐쇄적인 구조로 인해 확장성 및 커스터마이징 어려움

높은 운영 비용 및 기술 의존성

2. 솔트룩스 (AI 기반 언어모델 플랫폼)

강점: B2B 시장에서의 AI 솔루션 제공 경험과 산업 특화 서비스

한계:

모델 경량화 및 온디바이스 기술이 부족

Hallucination 문제 해결에 대한 명확한 기술적 접근 부재

글로벌 시장에서의 영향력과 확장성 한계

3. 글로벌 오픈소스 모델 (LLaMA, GPT 등)

강점: 뛰어난 성능과 확장성, 다양한 개발자 생태계 지원

한계:

Hallucination 문제에 대한 기본적 해결책 없음

온디바이스 경량화 지원이 제한적

특정 비즈니스에 적용하려면 추가 커스터마이징 필요

퀀텀아이 차별화 포인트

1. ZeroH 프레임워크의 실용적 접근 방식

Hallucination 제거 솔루션: 언어모델의 가장 큰 장애 요인인 Hallucination 문제를 해결하기 위해 경량화된 필터링 알고리즘을 도입.

실시간 검증: 응답 생성 직후 신뢰도 검사를 거쳐 정확성을 보장하며 산업 현장에서 즉각 활용 가능.

2. 언어모델 비종속적 구조

다양한 언어모델 호환성: OpenAI API, Hugging Face, LLama 등 다양한 언어모델과의 호환을 통해 특정 모델에 종속되지 않는 유연한 구조를 제공.

기존 시스템과의 통합 용이성: 기업 및 공공기관의 AI 도입 부담을 최소화하여 실질적인 기술 구현 가능.

3. 온디바이스 최적화 기술

경량화된 언어모델: 스마트폰, 웨어러블, IoT 기기 등 디바이스 자체에서 AI를 실행할 수 있는 경량화 기술을 통해 클라우드 비용 절감과 응답 속도 개선을 동시에 달성.

네트워크 의존성 최소화: 오프라인 환경에서도 AI 기능을 제공하여 보안이 중요한 산업(금융, 의료, 공공)에서의 활용도 극대화.

4. 비용 효율성 및 확장성

비용 절감: 클라우드 GPU 사용량을 줄여 기업의 AI 도입 비용을 50% 이상 절감할 수 있는 실질적 솔루션 제공.

확장 가능성: 금융, 의료, 공공기관 등 데이터 신뢰도가 중요한 산업뿐 아니라, 소비자 기기 시장으로의 확장 가능성 확보.

5. 비즈니스 모델 및 수익 전략

수익 모델

1. ZeroH 프레임워크

ZeroH는 기업 및 기관의 언어모델 Hallucination 문제를 해결하는 핵심 솔루션으로, 고도화된 AI 필터링 기술을 제공합니다.

초기 도입 비용:

기업별 맞춤형 솔루션 설치 및 통합 비용 (온프레미스/클라우드 선택)

초기 시스템 구축 및 컨설팅 제공

평균 도입 비용: 1억~3억 원 (기업 규모 및 데이터 볼륨에 따라 상이)

유지보수 계약:

정기적인 시스템 업데이트 및 기술 지원 (연간 계약 체결)

Hallucination 검증 데이터 지속 업데이트

평균 연간 유지보수 비용: 도입 비용의 10~20%

도메인 커스터마이징 비용:

금융, 의료, 법률 등 도메인 특화 데이터 검증 필터 추가 개발

기업의 니즈에 맞춘 전문 솔루션 커스터마이징 제공

평균 커스터마이징 비용: 5,000만 원~1억 원

2. 언어모델 경량화 솔루션

경량화된 언어모델을 기반으로 온디바이스 AI 최적화 솔루션을 제공하며, 디바이스 및 특정 B2B 산업에 최적화된 서비스를 제공합니다.

라이선스 판매:

경량화된 언어모델 솔루션의 기업별 라이선스 제공

적용 환경: 스마트폰, 웨어러블, IoT 기기 등

라이선스 비용: 연간 1억~5억 원 (디바이스 및 활용 범위에 따라 상이)

기술 지원 및 유지보수:

솔루션 도입 후 지속적인 최적화 및 기술 지원 서비스

경량화 모델에 대한 정기적인 업데이트 제공

B2B 맞춤형 프로젝트 수주:

기업의 특정 요구사항에 맞춘 맞춤형 AI 경량화 프로젝트 진행

예: 금융기관의 모바일 뱅킹 최적화, 의료기관의 환자 데이터 AI 분석 최적화

프로젝트 단가: 5억~10억 원 (규모 및 기술 복잡도에 따라 차등 적용)

예상 매출 전망

1년 차 (PoC 성공 기반 초기 고객 확보)

목표: ZeroH 프레임워크의 성공적 PoC 수행 및 초기 고객 확보

활동:

금융, 의료, 공공기관 타겟 고객사 선정 및 솔루션 도입

파트너십 체결을 통한 기술 확산 및 브랜드 인지도 강화

초기 도입 5개 기업 확보

예상 매출: 10억 원

ZeroH 도입 비용: 3개 기업 (2억 원/개) = 6억 원

유지보수 계약 및 커스터마이징: 2개 기업 (2억 원)

2년 차 (타겟 산업 확장 및 국내 시장 확대)

목표: 초기 고객 레퍼런스를 기반으로 다양한 산업군 확장

활동:

도메인 특화 솔루션 강화: 금융, 법률, 제조 등 특화 필터링 개발

온디바이스 경량화 솔루션 디바이스 제조사와 협업 추진

도입 15개 기업 및 파트너 확보

예상 매출: 30억 원

ZeroH 프레임워크: 10개 기업 도입 (2억 원/개) = 20억 원

언어모델 경량화 라이선스 및 B2B 프로젝트: 10억 원

3년 차 (글로벌 시장 진출 및 대규모 확장)

목표: 국내 시장 리더십 확보 후 해외 시장 진출 (미국, 일본, 동남아 시장)

활동:

글로벌 기업과 협력해 해외 언어모델 필터링 솔루션 공급

글로벌 디바이스 제조사와 협업: 온디바이스 AI 최적화 솔루션 제공

도입 30개 기업 및 해외 프로젝트 수주

예상 매출: 80억 원

ZeroH 프레임워크: 30개 기업 도입 (2억 원/개) = 60억 원

언어모델 경량화 솔루션 및 해외 프로젝트: 20억 원

6. 실적 및 협력 사례

현재 PoC 및 파트너십 진행 사례

AI 메디슨: 의료 키오스크 검증 PoC 진행

내용: 의료 키오스크에 ZeroH 프레임워크를 적용하여 언어모델의 정확한 의료 데이터 요약 및 검증을 수행

목표: 환자 데이터 요약 및 질의응답 정확도 개선 → 의료 서비스 신뢰도 향상

성과 예상: 초기 테스트에서 의료 데이터 요약의 정확도를 기존 솔루션 대비 20% 개선

관공서 SI 기업: 정부 시스템 개선 프로젝트 PoC 진행

내용: 관공서의 인수인계 자동화 및 언어모델 기반 행정 데이터 검증 시스템 구축

목표: 반복적인 인수인계 업무를 AI 기반으로 자동화하여 업무 효율성 극대화

성과 예상: Hallucination 검증 기능을 통해 데이터 오류율 25% 감소, 업무 처리 시간 30% 단축

핀테크 기업: 금융 상품 자동화 프로젝트

내용: 금융 약관 분석 및 보고서 자동화 솔루션 PoC 진행

목표: 대량의 금융 계약서 및 약관 분석을 통해 보고서 자동 생성 및 리스크 검토 지원

성과 예상: 금융 상품 약관 분석 시간을 기존 대비 70% 단축, 업무 정확도 향상

데이터센터 파트너십 논의: KT, 빅샤인코리아 등 AI 칩 및 인프라 협력

내용: ZeroH 프레임워크와 언어모델 경량화를 위한 AI 칩 및 온프레미스 인프라 협력

목표: AI 데이터센터 구축 및 최적화된 인프라 지원 → 온디바이스 AI 확산 기반 마련

성과 예상: 기술적 협력을 통해 최대 40%의 GPU 비용 절감, AI 서비스 확장 가속화

기대 성과

PoC → 상용화 전환 시 예상 매출 규모

AI 메디슨: PoC 성공 후 상용화 계약 전환 시 3억 원 규모

관공서 SI 기업: 정부 시스템 개선 프로젝트 상용화 시 5억 원 규모

핀테크 기업: 금융 자동화 솔루션 확대 도입 시 5억 원 이상

데이터센터 협력: AI 칩 기반 경량화 솔루션 도입 시 20억 원 규모

시장 신뢰 확보 및 확장 기회

초기 PoC 성공 사례를 기반으로 산업 내 레퍼런스 확보

정부, 의료, 금융 등 신뢰도가 필수인 산업에 솔루션 확장

파트너십을 통한 기술적 협력으로 글로벌 시장 진출 교두보 마련

7. 사업 실행 로드맵

단기 (0~6개월)

목표: 핵심 기술 개발 및 초기 시장 검증

투자금 유치 및 개발 팀 완성

액션: 핵심 개발 인력 채용 (언어모델 엔지니어, 솔루션 개발자, 프로젝트 매니저)

성과: 기술력 강화 및 프로젝트 속도 가속화

ZeroH 프레임워크 MVP 개발 완료

액션: Hallucination 제거 기술 핵심 모듈 개발 및 테스트

세부 사항:

API 호환성 검증 (OpenAI API, HuggingFace 모델 등)

기본 데이터 검증 및 신뢰 점수 계산 로직 개발

초기 성능 테스트 진행

초기 고객사 PoC 진행

대상 산업: 금융, 의료, 공공기관 (현재 파트너사 중심)

성과:

AI 메디슨, 공공 SI 기업, 핀테크 기업 대상 PoC 성공 사례 확보

초기 기술 신뢰성 입증 및 피드백 수집

중기 (6~18개월)

목표: 제품 상업화 및 기술 고도화를 통해 국내 시장 선점

ZeroH 프레임워크 상업화 및 고객 확대

액션:

PoC 성공 고객사를 중심으로 상용화 전환

도메인별 커스터마이징 진행 (금융 약관, 의료 데이터 요약 등)

성과: 초기 고객사 → 상용 계약 체결로 매출 확보

언어모델 경량화 솔루션 기술 고도화

액션:

AI 칩 최적화를 위한 연구 협력 (빅샤인코리아, 데이터센터 파트너)

온디바이스 기술 강화 → IoT 및 스마트 디바이스에 최적화

성과:

GPU 비용 절감 사례 확대 (40% 이상 절감 목표)

기술 검증을 통한 제품 경쟁력 강화

국내 시장 점유율 확보

액션:

정부 및 공공기관 시스템 도입 확대

금융 및 의료업계 대형 고객사 확보

성과:

주요 산업군 내 시장 점유율 확보

브랜드 인지도 및 신뢰도 상승

장기 (18~30개월)

목표: 글로벌 시장 진출 및 IPO 추진

글로벌 시장 진출

액션:

글로벌 파트너십 체결 (AI 칩 개발사, 글로벌 데이터센터 기업)

해외 시장 PoC 진행 (미국, 유럽 시장 중심)

성과: 글로벌 기술 인증 확보 및 해외 고객사 매출 발생

주요 산업 도메인 확장

대상 산업:

스마트 디바이스: 스마트폰, 웨어러블 등 온디바이스 AI 적용

데이터센터: 글로벌 데이터센터 인프라 최적화 협력

성과: 다양한 산업에서 ZeroH 및 경량화 솔루션의 확장성 입증

IPO 추진

액션:

기업 가치 제고를 위한 성과 지표 정립 (매출 성장률, 시장 점유율 등)

투자자 대상 IR 활동 강화 및 상장 준비

성과: 30개월 이내 IPO 성공으로 투자자 수익 실현 및 기업 성장 가속화

8. 투자금 사용 계획

1. 기술 개발 (60%) - 6억 원

목표: 핵심 기술 완성 및 제품 경쟁력 확보

ZeroH 필터링 알고리즘 최적화

내용: Hallucination 문제를 최소화하기 위한 알고리즘 고도화

활동: 데이터 검증 로직 강화, 성능 최적화, 신뢰 점수 개선

예산 배정: 3억 원

온디바이스 경량화 연구

내용: 경량화된 언어모델 개발로 AI 디바이스 최적화

활동:

AI 칩(예: 헤일로, 엔비디아 T4, 4090 등) 최적화 연구

메모리 효율화 및 GPU 비용 절감 기술 적용

예산 배정: 3억 원

2. 인재 영입 및 팀 운영 (20%) - 2억 원

목표: 고급 기술 인재 확보 및 팀 운영 강화

핵심 인재 영입:

언어모델 엔지니어, 알고리즘 개발자, AI 최적화 전문가

데이터 검증 및 AI 안전성 전문가 추가 영입

전문 인재 보상을 위해 스톡옵션 제공

팀 운영:

연구개발 운영비(장비 구입, 클라우드 리소스 비용)

협업 툴, AI 개발 환경 고도화

3. PoC 프로젝트 실행 비용 (5%) - 5,000만 원

목표: 기술 신뢰성 입증 및 초기 고객 확보

PoC 실행: 금융, 의료, 공공기관 대상 맞춤형 솔루션 제공

테스트 환경 구축 및 고도화된 데이터 준비

현장 적용 및 성능 검증 진행

성과 목표: 성공 사례를 통한 초기 고객 확보 및 상업화 전환

4. 마케팅 및 기술 세미나 (5%) - 5,000만 원

목표: 시장 인지도 강화 및 고객 유치

기술 세미나:

기업, 공공기관, AI 산업 관계자를 대상으로 솔루션 발표

실시간 데모 시연 및 성능 데이터 발표

마케팅 활동:

기술 브랜딩 및 홍보 콘텐츠 제작

글로벌 온라인 및 오프라인 채널을 활용한 시장 확장

5. 글로벌 진출 준비 및 제품 고도화 (10%) - 1억 원

목표: 기술 기반 글로벌 시장 진출 및 장기 성장 동력 확보

글로벌 PoC 프로젝트 추진: 해외 주요 타겟 시장 발굴 및 초기 진출 준비

제품 다국어 지원: 글로벌 언어모델 확장 및 현지화 기술 개발

인프라 최적화: 데이터센터 및 AI 칩 파트너십을 통한 글로벌 확장 준비

9. 리스크 관리 및 대응 전략

1. 기술 리스크

리스크:

Hallucination 문제의 완전한 해결은 언어모델 특성상 한계가 존재.

기술적 진보와 새로운 연구 결과에 대한 지속적 대응 필요.

대응 전략:

ZeroH 프레임워크의 지속적 개선 시스템:

사용자 피드백 기반 AI 학습 루프를 설계해 문제 해결을 지속적으로 고도화.

실시간 데이터 검증 및 성능 개선 업데이트 주기 도입.

모듈화된 검증 구조:

비종속적 구조를 통해 다양한 언어모델과 최신 알고리즘에 빠르게 적용 및 호환 가능.

외부 협력 연구:

학계 및 연구기관과 협업하여 기술적 한계를 보완하고 검증된 개선 방안을 빠르게 도입.

2. 시장 리스크

리스크:

초기 시장에서 신뢰성 확보가 중요하나 고객의 기술적 도입 부담 및 의구심 존재.

타사 AI 솔루션 대비 인지도 부족으로 도입 초기 진입 장벽 발생 가능.

대응 전략:

PoC 프로젝트 성공 사례 확대:

AI 메디슨, 금융권 SI 기업 등 레퍼런스 고객 확보를 통한 실질적 성과 강조.

타겟 산업별 고객 맞춤형 솔루션을 빠르게 제공해 시장 신뢰 구축.

단기 성과 중심 접근:

초기 도입 고객에게 명확한 ROI(Return on Investment)를 제공해 도입 부담 완화.

예시: 도입 후 비용 절감율, 처리 시간 단축 데이터를 수치화.

정부 및 공공기관 연계 사업 강화:

정부 지원 사업, 공공기관 시스템 개선 프로젝트를 통해 신뢰도 향상.

3. 경쟁사 리스크

리스크:

글로벌 빅테크 기업 및 국내 주요 기업(네이버, 카카오 등)의 기술 경쟁 심화.

유사한 언어모델 검증 솔루션 등장 가능성.

대응 전략:

차별화된 기술력:

ZeroH의 경량화 및 비종속적 구조: 어떤 언어모델에서도 적용 가능한 차별화된 기술 제공.

클라우드 대비 비용 효율성과 온디바이스 AI 최적화를 통해 경쟁 우위 확보.

비용 효율성 검증:

경쟁사 대비 운영 비용 절감 효과와 도입 편리성을 명확히 입증.

예시: GPU 리소스 절감률, 데이터 처리 속도 개선.

선도적 시장 진입:

초기 시장의 빠른 PoC 및 상업화로 기술 리더십 확보.

타겟 산업(금융, 의료, 공공) 내 고객 맞춤형 레퍼런스 확대를 통해 입지를 다짐.

4. 운영 및 자금 리스크

리스크:

기술 개발 및 초기 시장 확장 단계에서의 자금 부족 가능성.

개발팀 및 핵심 인재 유지에 대한 리스크.

대응 전략:

단계별 투자 유치 전략:

초기 투자금(10억 원)을 확보한 후 단계별로 실적과 기술 성과를 기반으로 후속 투자 유치 추진.

성과 기반 리소스 배분:

ROI가 빠른 PoC 프로젝트와 기술 개발을 중심으로 효율적 자금 운용 계획.

핵심 인재 인센티브 강화:

스톡옵션 및 실적 기반 보상 체계를 도입해 핵심 인재 유지 및 동기 부여.

10. 투자 포인트 요약

퀀텀아이에 투자해야 하는 이유

차별화된 ZeroH 프레임워크 및 경량화 기술

ZeroH 프레임워크: AI Hallucination 문제를 해결하는 혁신적 필터링 기술로, 다양한 언어모델(OpenAI API, Llama, Hugging Face 등)과 비종속적으로 호환 가능.

언어모델 경량화 기술: 온디바이스 최적화로 스마트폰, 웨어러블, IoT 디바이스 등 AI 기술의 경량화와 효율성 극대화.

핵심 기술을 바탕으로 클라우드 비용 절감과 데이터 신뢰성 강화 등 산업적 가치를 제공.

빠르게 성장하는 AI 시장에서의 초기 선점 기회

글로벌 AI 시장은 연평균 40% 이상의 성장률을 기록하며 급성장 중.

금융, 의료, 공공기관과 같은 데이터 신뢰성이 필수적인 산업에서 ZeroH 솔루션은 강력한 경쟁력을 확보.

기술적 우위를 바탕으로 초기 시장을 선점하고 시장 점유율을 빠르게 확대할 전략 보유.

명확한 수익 모델과 구체적 실행 계획

ZeroH 프레임워크: 도입 비용(초기 설치) + 유지보수 계약 + 도메인 커스터마이징 수익 창출.

언어모델 경량화 기술: 라이선스 판매 + 기술 지원 및 맞춤형 프로젝트 수주.

로드맵: 30개월간 단기-중기-장기 계획을 바탕으로 사업을 구체화하고, 시장 확장과 기술 고도화를 동시에 추진.

수익 전망: 1년 차 PoC 성공 기반 초기 매출 창출 → 2~3년 차 본격 산업 확장과 해외 진출로 매출 성장 극대화.

검증된 기술력과 전문가 팀 구성

이강훈 대표를 중심으로 언어모델 분야의 권위자와 핵심 기술 인재들이 팀을 이끌며 퀀텀아이의 기술적 경쟁력과 실행력을 보장.

AI 메디슨, 공공기관 SI 기업, 핀테크 기업과 협력한 PoC 진행 사례로 기술 검증 및 시장 적용 경험 보유.

기술 개발 → 상업화 → 글로벌 확장의 명확한 단계별 목표를 추진할 준비 완료.

미래 비전

30개월 내 IPO 목표

기술 고도화와 사업 확장을 통해 3년 이내 IPO를 달성하여 투자 수익을 극대화.

AI 산업 내 기술 리더로서의 입지를 공고히 하고 기업 가치를 급속도로 성장시킬 계획.

글로벌 시장 진출 및 AI 기술 혁신 선도

ZeroH 프레임워크와 언어모델 경량화 기술을 기반으로 글로벌 AI 솔루션 시장에 진출.

스마트 디바이스, 데이터센터 등 다양한 산업에 적용하여 글로벌 AI 혁신 선도 기업으로 성장.

AI 기술의 신뢰성을 높이는 Zero Hallucination 기술을 통해 인류와 산업 발전에 기여.

11. 부록

주요 PoC 사례 상세 설명

AI 메디슨: 의료 키오스크 검증 PoC

목표: 병원 내 키오스크를 통해 환자 응대 및 의료 정보 요약 제공.

기술 적용:

ZeroH 프레임워크를 활용해 의료 데이터의 신뢰성 검증.

언어모델을 통해 복잡한 의료 데이터를 요약하고 환자 맞춤형 정보 제공.

성과 예상: 의료 약어 및 데이터 오류 검출률 95% 이상 달성, 환자 대기 시간 30% 단축.

향후 계획: PoC 성공을 바탕으로 종합 의료 정보 시스템으로 확장.

공공기관 SI 기업: 정부 시스템 개선 프로젝트

목표: 인수인계 업무 자동화 및 정보 이력 관리 솔루션 구축.

기술 적용:

언어모델 기반의 자동 요약 및 히스토리 관리 기능 도입.

ZeroH 프레임워크로 데이터 검증 및 오류 최소화.

성과 예상: 공공 문서 인수인계 효율성 40% 개선, 오류 검출 성공 사례 90% 이상.

향후 계획: 공공 SI 프로젝트 확장 및 다른 정부 기관 시스템으로 확대 적용.

핀테크 기업: 금융 상품 자동화 프로젝트

목표: 금융 상품 약관 분석 및 맞춤형 보고서 자동 생성.

기술 적용:

언어모델을 통한 약관 데이터 분석 및 자동 요약.

ZeroH 프레임워크를 활용해 오류 검출 및 약관 정보의 신뢰성 강화.

성과 예상: 보고서 생성 시간 70% 단축, 약관 해석 정확도 95% 이상.

향후 계획: 금융권 내 상품 계약서 분석 및 고객 맞춤형 리포트 자동화 솔루션으로 확장.

데이터센터 협력 논의: KT, 빅샤인코리아

목표: 온디바이스 AI 기술 확산을 위한 최적의 데이터센터 인프라 구축.

기술 적용:

언어모델 경량화 기술을 활용해 GPU 성능을 극대화하며 비용 절감.

데이터센터 내 LLM 성능 테스트 및 최적화.

성과 예상: 초기 논의 단계 진행 중. GPU 리소스 비용 절감 가능성 제시로 긍정적 반응 확보.

향후 계획: 데이터센터 협력 계약 체결 및 AI 클라우드 인프라 구축 사업으로 확장.

팀 주요 인재 이력 및 기술 역량

이강훈 대표 (CEO)

경력:

사단법인 한국인공지능연구소 소장.

(주)한국인공지능아카데미 공동대표.

삼성 SDS 출신, 글로벌 AI 프로젝트 리더 경력.

전문 분야:

언어모델 기술 개발 및 경량화 전문가.

대규모 AI 프로젝트 설계 및 실무 경험.

주요 성과:

한국 최초 LLaMA 기반 파인튜닝 모델 개발.

AI 언어모델 기반 솔루션 상업화 경험 다수.

CTO (기술총괄)

경력:

글로벌 AI 기업에서 대규모 언어모델 연구 개발 경력 보유.

주요 산업(의료, 제조)에서 AI 시스템 설계 및 구축 경험.

전문 분야:

Zero Hallucination 알고리즘 설계.

경량화된 온디바이스 AI 기술 연구 및 최적화.

기술 역량:

LLM 경량화 및 성능 최적화 (4bit 양자화, Knowledge Distillation).

클라우드 및 온프레미스 AI 배포 기술 전문가.

AI 연구개발팀

역량:

언어모델 연구 및 ZeroH 솔루션 검증 시스템 설계.

다양한 도메인별 데이터 학습 및 적용 최적화.

주요 기술:

TensorRT, PyTorch, Hugging Face 기반 AI 시스템 개발.

데이터 검증 및 알고리즘 성능 개선.

비즈니스 개발팀

역량:

AI 솔루션 기술 영업 및 파트너십 구축.

산업별 맞춤형 비즈니스 전략 개발 및 고객 확보.

주요 성과:

공공기관, 의료, 금융 산업 PoC 성과 도출.

글로벌 AI 협력사 및 파트너 네트워크 확장.

ABOUT ME

(주)퀀텀아이 IR 자료

2. 시장 기회 및 문제 정의

3. 제품 및 기술 솔루션

4. 경쟁사 비교 및 차별성

5. 비즈니스 모델 및 수익 전략

6. 실적 및 협력 사례

7. 사업 실행 로드맵

8. 투자금 사용 계획

9. 리스크 관리 및 대응 전략

10. 투자 포인트 요약

11. 부록

1. 회사 소개

퀀텀아이 개요

핵심 인재 소개

미션과 목표

2. 시장 기회 및 문제 정의

글로벌 AI 시장 분석

국내·외 타겟 시장

문제 정의

3. 제품 및 기술 솔루션

ZeroH 프레임워크

언어모델 경량화 기술

4. 경쟁사 비교 및 차별성

경쟁사 분석

퀀텀아이 차별화 포인트

5. 비즈니스 모델 및 수익 전략

수익 모델

1. ZeroH 프레임워크

2. 언어모델 경량화 솔루션

예상 매출 전망

1년 차 (PoC 성공 기반 초기 고객 확보)

2년 차 (타겟 산업 확장 및 국내 시장 확대)

3년 차 (글로벌 시장 진출 및 대규모 확장)

6. 실적 및 협력 사례

현재 PoC 및 파트너십 진행 사례

기대 성과

7. 사업 실행 로드맵

단기 (0~6개월)

중기 (6~18개월)

장기 (18~30개월)

8. 투자금 사용 계획

1. 기술 개발 (60%) - 6억 원

2. 인재 영입 및 팀 운영 (20%) - 2억 원

3. PoC 프로젝트 실행 비용 (5%) - 5,000만 원

4. 마케팅 및 기술 세미나 (5%) - 5,000만 원

5. 글로벌 진출 준비 및 제품 고도화 (10%) - 1억 원

9. 리스크 관리 및 대응 전략

1. 기술 리스크

2. 시장 리스크

3. 경쟁사 리스크

4. 운영 및 자금 리스크

10. 투자 포인트 요약

퀀텀아이에 투자해야 하는 이유

미래 비전

11. 부록

주요 PoC 사례 상세 설명

팀 주요 인재 이력 및 기술 역량

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